Kafka设计原理详解
Kafka设计原理详解
Springboot整合kafka实现高效的消息传递和处理
本文介绍了如何使用Spring Boot整合Kafka，并支持多种消息模式。首先我们配置了Kafka的生产者和消费者，然后介绍了点对点模式、发布-订阅模式和批处理模式的实现方式。Kafka作为一个高可靠、高性能、分布式的消息系统，已经被广泛应用于各种场景中。通过使用Spring Boot整合Kafk
Kafka在linux中的安装
本篇讲解以下kafka集群的搭建，这里搭建了两种Kafka集群，一种是使用ZK的传统集群，一种是不需要ZK的实验版集群，后期Kafka将会废弃ZK，但是现阶段还是推荐使用带有ZK的，因为不需要ZK的还处于实验性质Kafka的共识机制KRaft，仍然处于预览机制。未来KRaft将作为Apache Ka
kafka—offset偏移量
1.offset基本概念2.offset的提交3.消费者优化
【Kafka】Kafka架构设计之组件详解
Meta（元信息）broker ：servertopic：queue组，partition：queue，默认1：1，可以1：多，每个partition对应一个磁盘中的文件为什么要设计topic和partition，1：多的关系？kafka的设计上broker会存在消息积压，最终msg会落地到磁盘文件
Flink 系例之 SQL 案例 - 订单统计
示例，对电商实时订单进行聚合计算，分以下两个维度进行：1. 统计每 1 分钟的订单数量、用户数量、销售额、商品数；2. 统计每个分类的订单总数量、用户总数量（未去重）、销售额、商品数
监控Kafka的关键指标
Kafka 是现代分布式系统架构中非常常见的组件，Kafka 运行是否正常，消息消费是否正常，都需要重点关注。监控可以从 4 个层面着手，机器、JVM、Kafka Broker、Lag。
kafka connect
Kafka Connect 是一款可扩展并且可靠地在 Apache Kafka 和其他系统之间进行数据传输的工具。可以很简单的定义 connectors（连接器） 将大量数据迁入、迁出Kafka。例如我现在想要把数据从MySQL迁移到ElasticSearch，为了保证高效和数据不会丢失，我们选择M
flink写入到kafka 大坑解析。
加了重试机制 env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3,Time.of(5000, TimeUnit.SECONDS),Time.of(5000,TimeUnit.SECONDS)));失败的任务只会重试几次。这里就报
ansible部署zookeeper和kafka集群
ansible一键部署zookeeper，kafak
windows下kafka安装
解压后进入config 修改server.properties 为log.dirs=./logs。下载完解压，进入conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg。一：需要安装jdk环境，此处就省略安装步骤了。打开命令行运行 zkserver 启动。打开命令行进入kafka根目录运行
大数据篇Kafka消息队列指定Topic打印Key、Value、Offset和Partition
大数据篇Kafka消息队列指定Topic打印Key、Value、Offset和Partition
Kafka性能篇：为何Kafka这么“快“？
Kafka Broker 的。
实现 Kafka 分区内消费者多线程顺序消费
生产者在写的时候，可以指定一个 key，被分发到同一个 partition 中去，而且这个 partition 中的数据一定是有顺序的。消费者从 partition 中取出来数据的时候，也一定是有顺序的。到这里，顺序还是没有错乱的。但是消费者里可能会有多个线程来并发处理消息，而多个线程并发处理的话，
flink数据流 单(kafka)流根据id去重
配置: table.exec.state.ttl。
在springboot项目中引入Kafka
最后一步，打开浏览器测试。
消息队列kafka及zookeeper机制
zookeeper工作要会！！！！
kafka集成篇
kafka集成篇
Kafka_2.13-3.4.0环境的配置
省略...
kafka--技术文档--基本docker中安装＜单机＞-linux
阿丹小科普：Kafka在0.11.0.0版本之后不再依赖Zookeeper，而是使用基于Raft协议的Kafka自身的仲裁机制来替代Zookeeper。具体来说，Kafka 2.8.0版本是第一个不需要Zookeeper就可以运行Kafka的版本，这被称为Kafka Raft Metadata mo
